Upper-body free-breathing Magnetic Resonance Fingerprinting applied to the quantification of water T1 and fat fraction

要約

過去 10 年にわたり、磁気共鳴フィンガープリンティング (MRF) は、脂肪分率 (FF)、水 T1 ($T1_{H2O}$)、水 T2 ($
T2_{H2O}$)、およびファット T1 ($T1_{fat}$)。
これらのパラメーターは、心臓、肝臓、骨格筋などのさまざまな解剖学的ターゲットにおける有望なイメージング バイオマーカーとして機能します。
ただし、上半身でこれらのパラメータを測定するには、生理学的動作、特に呼吸動作が原因で課題が生じます。
この研究では、動き補正された (MoCo) MRF T1-FF という新しいアプローチを提案します。これは、最適化された予備運動スキャンを使用して運動場を推定し、それを使用して、動き補正された FF を再構築するための辞書検索の前に MRF 収集データを補正します。
上半身領域の $T1_{H2O}$ パラメトリック マップ。
私たちは、10 人の健康なボランティアとデュシェンヌ型筋ジストロフィーの 10 歳の少年で構成される $\textit{in vivo}$ データセットを使用して、このフレームワークを検証しました。
ROI レベルでは、動きの影響を最小限に抑えた領域では、FF (平均差 -0.7%) および $T1_{H2O}$ (-4.9 ミリ秒) の値について、未補正再構成と MoCo 再構成の間に有意な偏りは観察されませんでした。
さらに、MoCo MRF T1-FF は、これらの領域で評価された分布の標準偏差を大幅に減少させ、精度が向上したことを示しています。
特に、呼吸筋、肝臓、腎臓など、動きの影響を大きく受ける領域では、MRF パラメトリック マップは、動き補正後の動きのブラーやストリーキング アーティファクトの顕著な減少を示しました。
さらに、動き補正後のパラメトリック マップ上で横隔膜を一貫して識別できました。
このアプローチは、呼吸筋、特に肋間筋や横隔膜など、ほとんど研究されていない領域におけるFFと$T1_{H2O}$の共同3D定量化の基礎を築きます。

要約(オリジナル)

Over the past decade, Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) has emerged as an efficient paradigm for the rapid and simultaneous quantification of multiple MRI parameters, including fat fraction (FF), water T1 ($T1_{H2O}$), water T2 ($T2_{H2O}$), and fat T1 ($T1_{fat}$). These parameters serve as promising imaging biomarkers in various anatomical targets such as the heart, liver, and skeletal muscles. However, measuring these parameters in the upper body poses challenges due to physiological motion, particularly respiratory motion. In this work, we propose a novel approach, motion-corrected (MoCo) MRF T1-FF, which estimates the motion field using an optimized preliminary motion scan and uses it to correct the MRF acquisition data before dictionary search for reconstructing motion-corrected FF and $T1_{H2O}$ parametric maps of the upper-body region. We validated this framework using an $\textit{in vivo}$ dataset comprising ten healthy volunteers and a 10-year-old boy with Duchenne muscular dystrophy. At the ROI level, in regions minimally affected by motion, no significant bias was observed between the uncorrected and MoCo reconstructions for FF (mean difference of -0.7%) and $T1_{H2O}$ (-4.9 ms) values. Moreover, MoCo MRF T1-FF significantly reduced the standard deviations of distributions assessed in these regions, indicating improved precision. Notably, in regions heavily affected by motion, such as respiratory muscles, liver, and kidneys, the MRF parametric maps exhibited a marked reduction in motion blurring and streaking artifacts after motion correction. Furthermore, the diaphragm was consistently discernible on parametric maps after motion correction. This approach lays the groundwork for the joint 3D quantification of FF and $T1_{H2O}$ in regions that are rarely studied, such as the respiratory muscles, particularly the intercostal muscles and diaphragm.

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